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Enregistrement W4410949387 · doi:10.1093/brain/awaf194

Mild behavioural impairment-apathy and core Alzheimer's disease cerebrospinal fluid biomarkers

2025· article· en· W4410949387 sur OpenAlexafffund
Daniella Vellone, Rebeca Leon, Zahra Goodarzi, Nils D. Forkert, Eric E. Smith, Zahinoor Ismail

Notice bibliographique

RevueBrain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICODoD Alzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeH. Lundbeck A/SServierEisaiNational Institute for Health and Care ResearchNorthern California Institute for Research and EducationPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationUniversity of Southern CaliforniaBiogenEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbBioClinicaU.S. Department of DefenseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésApathyCerebrospinal fluidMedicineDiseaseAlzheimer's diseaseNeurosciencePsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apathy is a common neuropsychiatric symptom (NPS) in Alzheimer's disease (AD) but can emerge earlier in prodromal and even preclinical stages as part of mild behavioural impairment (MBI-apathy), a syndrome defined by emergent and persistent NPS. In dementia, apathy is associated with higher morbidity, mortality and caregiver distress. However, the significance of MBI-apathy in dementia-free persons, including its associations with AD biomarkers, remains unclear. This study aimed to determine whether MBI-apathy is associated with biomarker evidence of amyloid-beta (Aβ) and tau [phosphorylated (p-tau) and total (t-tau)] in CSF. Because MBI predicts incident dementia better than NPS without MBI, we aimed to determine the association between apathy and AD biomarkers when it occurred as part of the MBI syndrome and when it did not. Dementia-free participants with mild cognitive impairment or normal cognition from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative were stratified by NPS status (MBI-apathy, non-apathy MBI, non-MBI NPS and no-NPS) based on the Neuropsychiatric Inventory (NPI) or NPI-Questionnaire (NPI-Q). Linear regressions modelled cross-sectional associations between NPS status (predictor) and CSF biomarker ratios (Aβ42/Aβ40, p-tau181/Aβ42 and t-tau/Aβ42; primary outcomes) and levels (Aβ40, Aβ42, p-tau181 and t-tau; exploratory outcomes), adjusting for age, sex, apolipoprotein E4, education, Mini-Mental State Examination and NPI version. Hierarchical linear mixed-effects (LME) models assessed longitudinal associations over 2 years, incorporating random intercepts and slopes to account for repeated measures. Fixed effects included NPS status, all covariates from the linear regression model, and an interaction term between NPS status and time. Among 477 participants (176 cognitively normal), 52 had MBI-apathy. Primary cross-sectional analyses showed that, compared with the no-NPS group, MBI-apathy was associated with higher CSF p-tau181/Aβ42 [11.25% (2.56%-20.68%); adjusted P = 0.018] and t-tau181/Aβ42 [10.26% (2.42%-18.70%); adjusted P = 0.018]. Exploratory analyses revealed that MBI-apathy was associated with higher CSF p-tau181 [5.98% (0.50%-11.77%); P = 0.032]. Primary LME models showed that MBI-apathy was associated with higher CSF p-tau181/Aβ42 [11.34% (2.55%-20.88%); adjusted P = 0.022] and t-tau181/Aβ42 [10.34% (2.41-18.88%); adjusted P = 0.022] over 2 years. Exploratory LME models revealed that MBI-apathy was associated with higher CSF p-tau181 [6.03% (0.56%-11.81%); P = 0.032] and t-tau [4.96% (0.07%-10.09%); P = 0.049] over 2 years. MBI-apathy was significantly associated with core AD biomarkers cross-sectionally and longitudinally, over 2 years, underscoring its relevance as a marker of AD pathological burden. An overall MBI composite score might reflect a broader spectrum of pathology and warrants further investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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